次回の更新記事:会議出席代行システム LLMでどこまでできるか(公開予定日:2025年02月25日)

LLM

LLMにおける通説への提言
LLMはRAGコンテキストと事前知識のどちらに依存する?
RAGにおいて長文を検索することで一気に効率を上げるアプローチ『LongRAG』
LLMにハイレベルな問題の解決アプローチを自分で考えさせるエージェント化手法「SelfGoal」
タスクを一度視覚化して取り組ませることで、LLMの推論能力を大きく向上させるプロンプト手法『Whiteboard-of-Thought(ホワイトボード思考法)』
ロングコンテキストはRAGもText to SQLも解決するか Googleがケーススタディを実施
オープンソースモデルでも力を合わせればGPT-4oに匹敵することを示す「Mixture-of-Agents(MoA)」アーキテクチャ
現実世界の確率分布における言語モデルの推定能力と改善方法 Googleが検証
『プロンプトレポート』OpenAIなどが作成した調査報告書 〜その3 プロンプトエンジニアリングのケーススタディ〜
『プロンプトレポート』OpenAIなどが作成した調査報告書 〜その2 マルチモーダルとエージェント〜

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